Описание:
Машинное обучение является современным подходом к созданию систем, которые в процессе работы способны вырабатывать решения не по заранее запрограммированным правилам, а на основе предварительного анализа располагаемых данных. Применение методов машинного обучения позволяет создавать интеллектуальные системы управления, распознавания образов, прогнозирования во всех сферах деятельности человека. В курсе студенты знакомятся с основами машинного обучения: постановкой задачи обучения, подготовкой данных, принципами обучения и принятия решения, подходами к организации обучения и валидации результатов, методами и алгоритмами классификации и кластеризации данных. Теоретические основы машинного обучения закрепляются на лабораторных занятиях и используются при выполнении самостоятельного исследования в рамках индивидуальной курсовой работы.
Структура:
Семестр |
Всего (ч) (Лекц / Практ. / Лаб.) |
Аттестация |
3 |
180 (32 / 0 / 16) |
Экзамен |
Итого |
180 (32 / 0 / 16) |
Экзамен |
Компетенции:
- ПК-4 - способен применять существующие методы и алгоритмы решения задач распознавания и обработки данных
- ПК-5 - способен применять существующие методы и алгоритмы решения задач цифровой обработки сигналов
- ПК-15 - способен применять навыки создания программного обеспечения для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов
- ПК-10.2 - Способен использовать технологии, методы и инструментальные средства обработки больших данных